基于生成对抗单分类网络的异常声音检测

针对正常和异常声音可能具有较大的相似性, 有时无法利用自编码器重构误差大小区分的问题, 提出一种生成对抗单分类网络方法进行异常声音检测, 通过多次训练, 该方法学习正常样本的分布特征. 在测试过程中, 测试正常样本能以极小的误差进行重构, 而异常样本重构效果较差, 在某些频率段会发生畸变, 从而给出判别分类结果. 实验采用UrbanSound8K公开数据集和实测电机声音数据集进行了测试, 获得该方法的准确率分别为86.3%和98.1%, 比卷积自动编码器等主要深度学习方法分别提高了5.0%和3.0%.     

基于记忆增强的对抗自编码器异常检测算法

深度自编码器是异常检测领域中被广泛使用的深度学习模型.记忆增强的自编码器模型(Memory-augmented Autoencoder Model,MemAE)通过记忆增强模块解决传统自编码器泛化能力过强的问题,并取得了良好的效果.针对自编码器对于训练数据的正常模式提取能力有限这个问题,通过融合对抗自编码器(Adver...     

基于生成对抗网络的网络入侵检测系统

为了解决在真实网络环境中,异常数据比正常数据更难获得的问题,提出基于生成对抗网络的网络入侵检测系统GAN-NIDS.在训练阶段只使用正常数据,通过卷积操作压缩数据,使网络结构记住正常数据的深度特征.在测试时,正常数据通过生成器生成的数据与原始数据之间的损失(loss),远小于异常数据通过生成器生成的数据与原始数据之间的...     

无监督异常检测的深度变分自编码高斯混合模型

针对高维数据无监督异常检测难以重构异常样本,无法保留低维空间信息的问题,提出一种深度变分自编码高斯混合模型（deep variational autoencoding gaussian mixture model,DVAGMM）。该模型利用深度变分自编码器为每个输入样本生成低维数据和重构误差,并将这些数据输入高斯混合模型。为更好地学习到原始样本的低维特征,同时避免自编码器自身的局部优化问题,减少重构误差,模型采用联合优化深度变分自编码器和高斯混合模型参数的方法,并利用单独的估计网络促进混合模型的参数学习。实验结果表明,该模型在几个基准数据集上的检测准确率和效果都比其他传统模型更高,以F1值作为综合评价指标,模型的综合分数比第二名高出大约4%。     

航拍图像车辆检测的数据增强

为快速增加车辆航拍图像的训练数据以提高检测模型的精度,从而提高车辆检测的准确度,提出了一种新的数据增强方法,将数据增强技术应用于提高无人机航拍图像中的车辆检测性能,并提出一套通用工作流和一种新的生成数据增强方法。工作流由Pluralistic Image Completion生成器网络和Tiny YOLOv3检测器网络组成,分别用于新训练数据的生成和边框标注,同时也要均衡考虑相关的性能指标。生成数据增强方法包括训练阶段和增强阶段。训练阶段涉及对生成器网络和检测器网络的分别训练。增强阶段使用生成网络生成新样本,并使用检测器评估这些样本进行增强的可行性。评估后确定可行的样本组成增强训练数据集,用于之后的检测器训练。该方法只需要在训练数据集中对车辆对象加上边界框标注,并不需要任何额外的监督;且允许用更多数量的实例来训练检测器,尤其是在训练实例数量有限的情况下,以此提高车辆检测性能;同时,该方法可以与不同的生成器集成,具有一定的通用性。试验结果表明：在与Pluralistic和DeepFill集成时,该方法可使其平均精度分别提高25.2%和25.7%。     

基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法

针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将只包含正常网络流量的训练数据集输入到由VAE-GAN组成的网络集合层进行训练,统计每层网络输出的重构误差,并使用输出层的3层变分自动编码器训练重构误差;然后使用包含异常网络流量的测试数据集进行分组威胁测试,统计每组测试的威胁发生概率;最后根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值对网络安全威胁态势进行评估。仿真实验结果表明,与反向传播(BP)和径向基函数(RBF)方法相比,该方法能够更直观地评估网络威胁的整体态势,对网络威胁具有更好的表征效果。     

基于GAN的多变量时间序列异常检测方法

近年来，生成对抗网络在多变量时间序列异常检测中得到了广泛应用。然而现有解决方案多存在一些局限性，主要限制是没有明确地捕捉多变量时间序列在时间维度和特征维度上的复杂依赖关系而导致误报。针对该问题，本文使用生成对抗网络对多变量时间序列进行建模，通过在各网络中加入一个多通道注意力层来捕捉数据时间和空间维度的重要性，以提高异常检测的准确性。此外，生成器使用解码-编码器结构，通过在训练阶段对编码器、解码器和判别器进行联合训练，使得异常检测阶段无需计算从实时空间到隐空间的最佳映射，以此提高异常检测的效率。本文在两个公开数据集上进行了实验验证，结果表明，所提方法相较于基线方法在异常检测性能上优势明显。     

基于循环卷积生成对抗网络的风机齿轮箱故障诊断

风机齿轮箱是风力涡轮传动系统中的关键部分,其故障发生随机、故障样本数量不足,严重影响故障诊断的准确性。针对此问题,提出一种基于循环卷积生成对抗网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,构建基于循环卷积生成对抗网络的样本生成模型,利用卷积网络和循环网络作为生成器增强样本间的时间相关性;借助Wasserstein距离与梯度惩罚项改进目标函数,并通过博弈对抗机制优化生成器和判别器,提高模型的泛化能力。然后,结合真实样本和生成样本,设计基于堆叠去噪自编码器的故障诊断方法,实现齿轮箱的故障诊断。最后,利用风力涡轮传动系统数据集验证所提出的风机齿轮箱故障诊断方法的性能。结果显示,所提方法能够有效平衡故障样本数据集,进一步提高风机齿轮箱故障诊断的准确率。     

基于生成对抗网络的恶意域名训练数据生成方法

当前攻击者广泛采用域名生成算法(DGA)生成大量的随机域名来躲避检测.针对现有的DGA域名检测模型均是在已经公开的数据集上进行训练构建,无法对未知恶意域名进行有效检测的情况,利用真实域名数据训练自编码器,并将自编码器和生成对抗网络相结合,构造了一种新的DGA域名生成模型.实验表明,该模型产生的序列与Alexa域名在长度和字符分布等特征都很接近,而且能够有效降低基于长短期记忆网络的DGA域名分类器的性能.这些生成序列很好地丰富了恶意域名数据集,对其进一步利用,显著提升了现有DGA域名检测器的性能.     

HLMGAN：分层学习的多奖励文本生成对抗网络

文本生成是自然语言处理的一项重要任务.针对生成的文本大多缺乏多样性,且当生成文本过长时,文本生成的质量会有明显下降的问题,提出了一种采用Sentences and Words(SW)奖励机制的传递向量文本生成对抗网络.首先,为生成器提出了层次结构设计,包括传递特征向量训练模块和生成向量训练模块,同时传递判别模型中真实文本特征向量给生成器的传递特征向量训练模块,由此来提高长文本生成的准确率,生成向量训练模块接收其生成词序列;然后,在训练过程中,使用关系存储核心代替传统的长短期记忆循环神经网络模型作为生成器,提高了模型的表达能力和捕获信息的能力;最后,采用SW奖励机制提高文本生成的多样性.实验结果表明,分层学习的多奖励文本生成对抗网络(Generation Adversarial Network Based on Hierarchical Learning with Multi-reward Text,HLMGAN)模型在合成数据负对数似然度和双语互译质量评估辅助工具指标中均有所提升.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。